大数据应用技术学什么？

应用技术专业主要学习的课程有：Linux系统、Java语言、数据结构、导论、HADOOP运维、Spark数据分析、数据可视化、数据库基础、Python语言、数据采集&标注、企业项目综合实践等。

一、Linux系统

学习Linux系统是为了掌握技术领域中最常用的操作系统之一。在处理过程中，Linux系统具有高效、稳定、安全的特点，能够提供良好的运行环境。学习Linux系统可以掌握基本的Linux命令、文件管理、用户管理等操作，为后续的应用打下坚实的基础。

二、Java语言

Java语言是应用中最为常用的编程语言之一。学习Java语言可以帮助学生掌握面向对象的编程思想，了解Java的基本语法、特性和应用场景。在应用中，Java语言可以使用Hadoop、Spark等框架进行数据处理和分析，具有很强的实用性和灵活性。

三、数据结构

数据结构是计算机科学中非常重要的一门基础课程，对于应用技术专业的学生来说尤为重要。通过学习数据结构可以了解各种数据结构的原理、特点和应用，掌握常见的数据结构操作和算法分析方法。掌握数据结构对于在处理和存储过程中进行高效的数据管理和操作至关重要。

四、导论

导论课程主要介绍了的基本概念、特点、挑战和应用。通过学习导论可以了解技术的发展和应用趋势，掌握处理的基本思路和方法。了解的导论对于后续学习和实践具有指导作用，有助于学生更好地理解和应用技术。

五、HADOOP运维

HADOOP是处理中最为重要和常用的分布式计算框架之一。学习HADOOP运维可以帮助学生掌握HADOOP集群的部署、配置和维护，了解HADOOP的工作原理和常见问题的解决方法。在应用中，熟悉HADOOP的运维能力可以提高数据处理的效率和可靠性。

六、Spark数据分析

Spark是一种通用的处理引擎，具有快速、易用和可伸缩的特点。学习Spark数据分析可以帮助学生了解Spark的基本原理和架构，熟悉Spark的常见数据处理操作和算法。掌握Spark数据分析技术对于进行大规模和复杂的数据处理具有重要的意义。

七、数据可视化

数据可视化是将数据以图形、图表等形式展示出来，便于人们理解和分析数据的一种方法。学习数据可视化可以帮助学生掌握常见的数据可视化工具和技术，了解数据可视化的原理和设计原则。在应用中，数据可视化能够直观地展示数据分析结果，帮助人们更好地理解和利用数据。

八、数据库基础

数据库是应用中常用的数据存储和管理工具。学习数据库基础可以帮助学生了解关系数据库的基本原理和常见的数据库操作，熟悉SQL语言和数据库管理系统的使用。在应用中，数据库是存储和管理数据的核心，掌握数据库基础对于进行高效的数据管理和查询操作非常重要。

九、Python语言

Python语言是一种简单、易学、高效的编程语言，被广泛应用于数据分析和机器学习领域。学习Python语言可以帮助学生掌握Python的基本语法和特性，了解Python在应用中的应用场景和工具库。掌握Python语言对于进行数据处理、分析和建模具有很大的帮助。

十、数据采集&标注

数据采集和标注是应用过程中非常重要的环节。学习数据采集和标注可以帮助学生掌握网络爬虫和数据标注的基本原理和技术，了解常用的数据采集和标注工具。在应用中，高质量的数据采集和标注是进行数据分析和挖掘的基础，对于获取可靠的数据资源至关重要。

十一、企业项目综合实践

企业项目综合实践是应用技术专业的一门重要课程。通过参与真实的企业项目，学生可以将所学知识应用到实际项目中，培养应用的实际操作能力和团队合作能力。企业项目综合实践课程的开设对于学生的综合素质提高和就业能力培养具有重要意义。

应用技术专业学习的内容丰富多样，涵盖了Linux系统、Java语言、数据结构、导论、HADOOP运维、Spark数据分析、数据可视化、数据库基础、Python语言、数据采集&标注、企业项目综合实践等方面的知识和技能。通过系统学习和实践，能够培养学生在应用领域的技术能力和综合素质，为未来的就业和发展奠定坚实的基础。